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摘要
针对传统误差补偿方法用于防空雷达存在适应性和适用性差的问题，构建了一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络，能够更稳定、更精确地估计雷达误差，并补偿雷达量测值，从而更好地提高雷达的探测精度。首先，引入收敛因子以及动态自适应调节惯性权重，提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛速度；其次，将改进的粒子群算法用于优化BP神经网络的初始权值和阈值，提高BP神经网络的估计精度，缩短训练时间。采用某雷达的实测数据进行仿真验证，结果表明，补偿后的距离、方位角、俯仰角的精度和误差起伏性均有大幅改善，与传统方法相比补偿效果更好，工程应用性和推广应用性更强。
- 出版日期2022
- 单位上海机电工程研究所
